 1.智慧物流大数据平台之项目背景
   
   2015 年,在国务院提出“互联网+”行动战略之后，以“互联网+物流”的智慧物流概念也被不断提及，
但是，由于物流系统本身的复杂性和业务差异性，究竟如何打造智慧物流系统，未能够有大范围的落地
实施。
   一些中大型的电商企业比如京东、淘宝、苏宁现在都有自己的物流体系，运行也非常高效，在一些
地域甚至可以实现上午下单下午送达，如此高效的物流体系实际上都依托于信息技术的发展，其中，大
数据技术的作用不可忽视。
   上述电商网站日处理订单数量可达数万、数十万甚至数百万，对各个环节都有很高的要求，那么基
于大数据的智慧化物流自然是非常迫切的需求。
   本课程内容转化自某智慧物流大数据平台，课程将原平台功能进行了裁剪脱敏，保留了部分进行讲
解，包括：仓储预测、智能运单调度（车货匹配）、车辆监控、轨迹回放等功能。

 2.项目介绍
   
   1).仓储预测
   为什么现在电商购物送货那么快？仓储预测是非常重要的一个原因，意思就是根据某一区域历史数
据进行某一类产品的销量预测，对商品进行提前运输就近仓储，那么当用户购买商品的时候，对应商品
已经提前配置在了离你最近的存货点。话说回来，电商企业怎么知道我要买什么东西呢？其实不是针对
某一个用户个人，而是针对区域购买数据预测该区域用户群体未来的购买需求。
   举个例子：针对一些品牌手机首发做的“未买先送”，对某个区域的具体手机进行建模预测其销量，
根据预测结果在首发之前就把手机提前配送，用户就可以在下单之后很短时间内拿到货。
   预测性分析是大数据应用的一个重点，通过利用历史消费、浏览数据和仓储数据建模，对销量进行
预测并进行提前仓储存货，这是一个提前预测计算的过程。
   概念
   一级仓库：向供货商采购的商品会优先送往这里，一般设置在中心城市，覆盖范围大
   二级仓库：覆盖一些中、小型城市及边远地区，通常会根据需求将商品从一级仓库调配过来
   需求
   (1).预测二级仓库A在未来一个月或者一周的商品销量情况
   2).智能运单调度(车货匹配)
   需求
   (1).当二级仓库需要调配商品时，系统应选择尽可能少的车辆运输，降低成本。
   3).车辆监控管理
   需求
   货车均安装有采集传感器，采集车辆的经纬度、油耗等信息，这些信息每30s上传一次，数据经过
网关最终存储在MySQL数据库，采集信息项如下
   调配编号(行程唯一编号)
   SIM卡号、道路运输证号、车牌号、采集时间、经度、纬度、速度、方向、里程、剩余油量、AD值
、载重质量、ACC开关、是否定位、运营状态、车辆油路是否正常、车辆电路是否正常
   (1).平台应该能够支持实时轨迹查看
   (2).对车辆油耗进行实时监控，当油耗<=阈值（30%）时发出预警
   (3).支持货车车牌号、调配编号查询
   4).轨迹回放
   需求
   (1).平台应支持货车轨迹回放，必须输入回放时间区间(时间区间<=1小时)
   (2).支持货车车牌号、调配编号，与查询
   
 3.项目整体架构
   
   整个项目主要分为两部分
       基于数仓历史数据仓储预测和车辆智能调度
       车辆运行数据实时监控分析
   技术框架选择：
   CDH5.14.0
       数据采集：Sqoop(1.4.6)
       数仓：Hive(Hive on Spark):1.1.0-cdh5.14.0 ,Hadoop(HDFS,YARN):2.6.0-cdh5.14.0
       机器学习库：Spark Mlib :默认1.6，升级到2.4
       语言：Java，Scala
       消息系统：kafka：1.0.1
       缓存数据库：Redis：3.2
       大数据数据库:Hbase：1.2.0-cdh5.14.0
       实时处理引擎：Spark StructedStreaming:2.4.0
       Web系统：SpringCloud
   